JP5704863B2 - 画像処理装置、画像処理方法及び記憶媒体 - Google Patents
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Description
図2は、本実施形態における画像処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
図2において、CPU201は、ROM202やRAM203に格納されたプログラムに従って命令を実行する。ROM202は、不揮発性メモリであり、プログラムやその他の制御に必要なプログラムやデータを格納する。RAM203は、揮発性メモリであり、フレーム画像データやパターン判別結果などの一時的なデータを記憶する。
図1において、301は映像入力部であり、画像入力装置205により構成され、映像データ(画像データ)を入力するものである。302は特徴量抽出部であり、映像より特徴量を抽出するものである。
まず、映像入力部301において撮像などにより映像を入力し、所定時間ごとにフレーム画像を得る(ステップS401)。次に、特徴量抽出部302において、フレーム画像から特徴量を抽出し、差分算出部303において、基準モデル記憶部304より基準モデル中の過去の特徴量を読み出して、フレーム画像中の特徴量との差分を算出する(ステップS402)。なお、このステップS402の処理の詳細については後述する。
まず、フレーム画像より各位置の状態を表す値として、画像特徴量を取得する(ステップS601)。画像特徴量の例としては、輝度、色、エッジなどが挙げられるが、特にこれらに限定されるものではない。また、画素ごとの特徴量であっても、部分領域ごとの特徴量であってもどのサイズでもよい。部分領域ごとの特徴量の例としては、8×8画素ブロック内の画素の平均輝度やDCT係数などがあげられる。DCT係数とは、離散コサイン変換(Discrete Cosine Transform)した結果である。フレーム画像がJPEG形式で圧縮符号化されている場合は、既に画像圧縮時に特徴量抽出されているのと同じことになる。従ってこの場合は、JPEG形式のフレーム画像よりDCT係数を直接取り出し、これを特徴量として使用するようにしてもよい。本実施例では、画素ごとの輝度であるとする。なお、フレーム画像の左上の画素を開始点とし、以降、左より右へ、行ごとに下へ移動しながら以降の処理を行うものとする。
まず、ステップS402の差分差出処理の結果である最小差分値を、フレーム画像の左上の画素を開始点とし、以降、左より右へ、行ごとに下へ移動しながら順に一つずつRAM203に一時記憶された最小差分値情報より取得する(ステップS901)。
まず、ステップS403の第1の更新処理の結果であるアクティブな状態を、フレーム画像の左上の画素を開始点として、RAM203中のアクティブ状態情報より取得する(ステップS1101)。なお、以降、左より右へ、行ごとに下へ移動しながら順に一つずつ同様に処理する。
まず、映像入力部301よりフレーム画像を取得する(ステップS1401)。次に、ステップS404の前景背景判定処理の結果である前景領域情報から1つの前景領域の外接矩形の座標を取得する(ステップS1402)。
まず、ステップS405の前景領域からの被写体検出処理の結果である、RAM203中の被写体領域情報を取得する(ステップS1501)。
削除予定時刻=状態の作成時刻 + α×出現回数 ・・・ 式(1)
図3は、本実施形態における画像処理装置のハード構成例を示すブロック図である。なお、第1の実施形態と共通する部分には図2と同じ番号を付与している。ブロック構成としてはプログラムを記録したDVDまたはCDのような光ディスク1611、外部記憶入出力装置1610を追加しているところが第1の実施形態と異なる。この構成では、プログラムを記録した光ディスク1611を外部記憶入出力装置1610に挿入すると、CPU201は記録媒体からプログラムを読み取って、RAM203に展開することにより、第1の実施形態と同様の処理を実現することができる。
また、図2において、各装置はバス209によって接続されているが、一部の装置をネットワークI/F208により接続して構成してもよい。例えば、画像入力装置205をネットワークI/F208により接続して画像を入力するように構成してもよい。また、特徴量抽出部302から第3基準モデル更新部309までの全てを集積回路チップに納め、画像入力装置205と一体化させる。そして、図5に示した被写体領域情報を、LANケーブルなどを介して、PCで受信するようにしてもよい。或いは、前景背景判定部306までと第2基準モデル更新部308と第3基準モデル更新部309とを集積回路チップに納めて画像入力装置205と一体化させ、被写体検出部307をPC上に構成する。そして、LANケーブルを介してフレーム画像と、図13に示した前景領域情報と図5に示した被写体領域情報とをやりとりするようにしてもよい。
Claims (8)
- 映像データの部分領域ごとに複数の状態のそれぞれに対する背景を表すモデルの特徴量とその出現情報とを記憶するモデル記憶手段と、
入力された映像データの特徴量と前記モデルの特徴量との差分を部分領域ごとに算出する算出手段と、
前記差分に基づいて前記入力された映像データと類似する部分領域のモデルの出現情報を更新する第1の更新手段と、
前記差分に基づいて前景か背景かを判定する判定手段と、
前記前景と判定された領域から被写体領域を検出する検出手段と、
前記被写体領域に対応する部分領域のモデルの出現情報を更新する第2の更新手段と、
前記部分領域ごとにある状態に対する前記モデルの出現情報が所定の基準を満たせば、当該モデルの特徴量とその出現情報とを前記モデル記憶手段から削除する第3の更新手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 前記第3の更新手段は、前記出現情報に基づいて、出現が少ないある状態に対する部分領域のデータを前記モデル記憶手段から削除することを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
- 前記第1または第2の更新手段は、前記出現情報として出現回数を更新することを特徴とする請求項2記載の画像処理装置。
- 前記第3の更新手段は、各部分領域の各状態に対するデータを前記出現回数に応じた時間の経過後に前記モデル記憶手段から削除することを特徴とする請求項3記載の画像処理装置。
- 前記算出手段は、部分領域ごとに前記複数の状態のモデルの特徴量のうち前記入力された映像データの特徴量との差分が最も小さい状態のモデルの特徴量との差分を算出することを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
- 前記部分領域は被写体より大きいサイズであることを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
- 映像データの部分領域ごとに複数の状態のそれぞれに対する背景を表すモデルの特徴量とその出現情報とを記憶するモデル記憶部を参照して、入力された映像データの特徴量と前記モデルの特徴量との差分を部分領域ごとに算出する算出工程と、
前記差分に基づいて前記入力された映像データと類似する部分領域のモデルの出現情報を更新する第1の更新工程と、
前記差分に基づいて前景か背景かを判定する判定工程と、
前記前景と判定された領域から被写体領域を検出する検出工程と、
前記被写体領域に対応する部分領域のモデルの出現情報を更新する第2の更新工程と、
前記部分領域ごとにある状態に対する前記モデルの出現情報が所定の基準を満たせば、当該モデルの特徴量とその出現情報とを前記モデル記憶部から削除する第3の更新工程とを備えたことを特徴とする画像処理方法。 - 請求項7記載の画像処理方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
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